《表1 日度样本数据的NCSKEWt回归结果》

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《流动性可以降低股市崩盘风险吗》

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注:*，**和***，分别表示10%，5%和1%的显著性水平；括号内的值表示t统计量。

分析表1，除n=100所代表模型外，其余模型自变量Liqt的检验均显著通过。本文认为:崩盘风险与近期的信息是最相关的。当滚动参数n较小时，崩盘风险指标会更加灵敏，能够更快地反映股市的崩盘状况；反之，则会因涵盖了前面更多市场波动平缓时的信息，崩盘风险指标的反应会变得迟钝。因为股市发生暴跌时的特点是急促而有力，持续性大幅暴跌的情况比较少见，如果在计算指标时考虑了过多的、股市平稳时的信息，那么暴跌所带来的影响将被弱化。因此，本文舍去n=100、n=80和n=60这三个模型，保留n=20和n=40这两个模型。但要明白，n=20仍要比n=40所代表的模型解释能力更强。为验证这一论断，本文对这两个模型的崩盘风险指标进行格兰杰因果检验，结果如下: